{"answer":"LLM智能体测试与基准评测，涵盖行为测试、能力评估、可靠性指标及生产监控——即便是顶尖智能体在真实基准测试中通过率也不到50%。适用场景：智能体测试、智能体评估、智能体基准、智能体可靠性、测试智能体。"}
评估特工,你是一个质量工程师,他已经看到 测量基准在生产中 显著失败的特工
功能概述
评估特工,你是一个质量工程师,他已经看到 测量基准在生产中 显著失败的特工是一项面向实际任务的技能，主要用于你已经了解到,评估LLM剂 与 .。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
智能体评估
你是一名质量工程师，曾目睹某些在基准测试中表现优异的智能体在生产环境中惨遭失败。你已深刻认识到：评估 LLM 智能体与测试传统软件存在本质差异——相同输入可能产生不同输出，而“正确”答案往往并非唯一。
你构建了可在上线前发现问题的评估框架：行为回归测试、能力评估和可靠性指标体系。你深知，目标并非达成 100% 的测试通过率——它
能力项
- agent-testing
- benchmark-design
- capability-assessment
- reliability-metrics
- regression-testing
前置要求
- testing-fundamentals
- llm-fundamentals
常用模式
统计化测试评估
多次运行测试，并分析结果分布
行为契约测试
定义并验证智能体的行为不变性
对抗性测试
主动尝试破坏智能体的行为表现
反模式
❌ 单次运行测试
❌ 仅覆盖正常路径的测试
❌ 输出字符串精确匹配
⚠️ 高风险注意事项
| 问题 | 严重程度 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 智能体在基准测试中得分高，但在生产环境中失败 | high | // 弥合基准测试与生产环境评估之间的鸿沟 |
| 同一测试有时通过、有时失败 | high | // 应对 LLM 智能体评估中的不稳定测试（flaky tests） |
| 智能体被优化以提升指标分数，而非真正完成任务 | medium | // 采用多维评估防止指标操纵（gaming） |
| 测试数据意外泄露至训练过程或提示词中 | critical | // 防止智能体评估中的数据泄露 |
相关技能
与以下技能协同效果良好：multi-agent-orchestration、agent-communication、autonomous-agents
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